ARIMA modellemesi ve Ekonomik yorum


2

ARIMA modelleri, bildiğim kadarıyla, bize bir sürecin anlamlı ekonomik yorumunu sağlamadıkları yönündeki atletik modellerdir.

Ancak, nüfus tahmininde ARIMA modelleri anlamlı bir şekilde yorumlanabilir mi?

yani

  • olabilir işlem olarak yorumlanabilir: AR(1)

    döneminde nüfus artışı, döneminde nüfusun bir işlevidir.tt1

  • olabilir işlem olarak yorumlanabilir: MA(1)

    dönemindeki nüfus, meydana gelen bir politikanın veya devam eden olayın (göçmenlik veya göçmenlik gibi) bir fonksiyonudur .tt1

Yanıtlar:


1

Çok güzel aldın:

  • Bir AR (1) süreci popülasyonunun doğrusal olarak popülasyonunun seviyesine bağlı olduğunu gösterir.tt1
  • Bir MA (1) süreci, popülasyonunun lineer olarak popülasyon şokuna, olaya veya "sürpriz" e bağlı olduğunu belirtir .tt1
  • Bir I (1) süreç, nüfus artışına (yani, ilk fark olan ) durağan bir süreçtir ve bir eğilim içermez; nüfus seviyesinin kendisi değildir. Gerçekte, gerçek dünyada, bir I (2) modeli bulmak çok garip, daha az I (> 2).XtXt1

Her şeyi karıştırın ve popülasyonu önceki popülasyon seviyelerinin, şaşırtıcı olayların ve popülasyon artışlarının bir kombinasyonu ile tahmin edebilirsiniz.


Nasıl olur da (1) nüfus artışının bir eğilim olduğunu ima eder? Örneğin, ARIMA (0,1,0), rastgele bir yürüyüş, dolayısıyla büyüme eğilimi değil, seviye olarak stokastik bir eğilim. @EconJohn
Richard Hardy

Rastgele bir yürüyüş kullanın ve ilk farkı (büyüme) hesaplayın. Bir eğilimin olup olmadığını kontrol edin (muhtemelen, ortalama 0'dır).
one_teach_wonder

Bu yanlış. Vikipedi'deki rastgele bir yürüyüşün tanımını kontrol edin .
Richard Hardy

Resnick ya da Hamilton’dan bahsetmemeniz garip, ama Wikipedia’yı sevdiğiniz için buraya bakın: en.wikipedia.org/wiki/Order_of_integration
one_teach_wonder

1
Bu konuda tamamen size (ve Wikipedia'ya) katılıyorum. Ancak, yukarıdaki yorumumu dikkatlice okuyunuz. Nasıl olur da (1) nüfus artışının bir eğilim olduğunu ima eder? Örneğin, ARIMA (0,1,0), rastgele bir yürüyüş, dolayısıyla büyüme eğilimi değil, seviye olarak stokastik bir eğilim. Ayrıca, bir sonraki yorumdaki iddianız yanlıştır, çünkü ne rastgele bir yürüyüş ne de ilk farkları rastgele yürüyüşün tanımına göre belirleyici bir eğilime sahip değildir.
Richard Hardy,

2

Böylece AR (1) sürecini şöyle düşünebiliriz:

yt=ayt1+et

burada bazı şok / gürültü sürecidir. Bir AR sürecini bir MA süreci olarak yeniden yazabileceğimizi unutmayın.et

yt=a2yt2+aet1+eti=0t1aieti

Bir AR süreci önceki tüm şoklar sadece ağırlıklı toplamı Böylece geçmiş şokların kalıcılığını belirleyen şeydir.a

Öyleyse bir AR (1) sürecimiz olduğunu söylemek ne anlama geliyor? Bu, bugünkü sonucun bir dereceye kadar dünün sonuçlarına bağlı olduğu anlamına gelir (sizin belirttiğiniz gibi). Aşırı bir durumda, ayarlayabiliriz ki burada rastgele bir yürüyüş sürecimiz olur.a=1

Δyt=ytyt1=et

Bu, bugünkü sonucun tamamen dünün sonucuna bağlı olduğunu ve serideki herhangi bir ek değişikliğin tamamen rastgele gürültüden kaynaklandığını göstermektedir. Alternatif olarak eğer ise prosesin durağan veya patlayıcı olmadığını söyleyebiliriz; eğer ise proses prosesin veya şokların kendisinin etrafında durağandır.a1a<1

Bir MA sürecinin, bir dereceye kadar ısrarla açıklanamayan şoklar veya gürültü açısından daha fazla düşünmemiz dışında benzer bir yorumu vardır. Önemli olan, MA örneğindeki değişkeni olmayan bir şey olduğumuz değil, sürecin sadece bu gürültü bileşenine bağlı olduğu düşüncesidir. Finansta tahmin için bu tür modellerin bulunması, hareketin çok olduğu yerlerde daha yaygındır, ancak onu neyin sürdüğünün daha az net bir anlamı vardır.

Nüfus tahmini açısından, AR bileşeninin kesinlikle sizin önerdiğiniz gibi yorumlanması mümkün iken, MA bileşeninin yorumlanması daha az kolaydır. Gerçekten de sadece açıklanamayan şokların toplamı. Bunun için bir açıklamanız varsa (örneğin, göçmenlik vb.) Öyleyse, bunu muhtemelen MA sürecinden ziyade açıkça modellemek için açıklayıcı bir değişken olarak dahil etmek istersiniz.


Bu iyi bir cevap. Sadece aşağıdakileri eklemek istedim. AR bileşenine önerdiğiniz yorumu verebilirsiniz, ancak bu tahmin ettiğiniz AR katsayısının parametreyi bu anlama getireceği anlamına gelmez. AR bileşenine bu yorumu verme davranışı, yapısal bir denklem ve nedensel bir model inşa etmeyi tutar. Tahmin prosedürünüzün bu yorumla ilgili parametreleri kurtarıp kurtarmayacağı sorusu başka bir hikaye. AR modelinin eşdeğer bir MA yorumuna sahip olması, bu bakış açısını görmeyi nispeten kolaylaştırır.
jmbejara
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.